图像纹理特征提取

资 源 简 介

图像纹理特征提取

详 情 说 明

图像纹理特征提取是计算机视觉和图像处理中的一项基础技术，常用于图像分类、目标识别等场景。在MATLAB中实现纹理特征提取，最常用的方法是基于灰度共生矩阵(GLCM)的统计特征计算。

实现思路首先需要将彩色图像转换为灰度图像，这是纹理分析的前提。接着通过计算灰度共生矩阵来捕捉像素间的空间关系，这个矩阵反映了在特定方向上具有特定灰度差的像素对出现的概率。然后基于这个矩阵可以计算出对比度、相关性、能量和同质性等关键纹理特征。

对比度衡量图像的清晰程度，值越大表示纹理越清晰；相关性反映图像纹理的线性方向，值越大表示方向性越强；能量体现图像灰度分布的均匀性，值大表示纹理变化平稳；同质性则表征图像局部区域的均匀程度。

在实际应用中，这些特征可以组合使用，形成特征向量，为后续的图像分类或识别提供量化依据。需要注意的是，计算灰度共生矩阵时需要合理设置方向和距离参数，这些参数会直接影响特征提取的效果。

除了GLCM方法外，MATLAB中还可以使用Gabor滤波器组、局部二值模式(LBP)等方法进行纹理特征提取，这些方法各有特点，适用于不同的应用场景。